Bagaimana untuk Menapis Pandas DataFrames mengikut Julat Tarikh untuk Dua Bulan Seterusnya?

Menapis DataFrames Panda mengikut Julat Tarikh

Apabila berurusan dengan data siri masa dalam Pandas, selalunya perlu menapis baris berdasarkan julat tarikh tertentu. Artikel ini membincangkan cara menapis Pandas DataFrame dengan cekap untuk mengekalkan hanya baris dalam tempoh dua bulan akan datang.

Lajur Tarikh sebagai Indeks

Jika lajur 'tarikh' ditetapkan sebagai indeks DataFrame , anda boleh menggunakan pengindeksan berasaskan label atau pengindeksan kedudukan untuk mengekstrak baris yang dikehendaki. Sebagai contoh, untuk memilih baris dengan tarikh dalam tempoh dua bulan seterusnya:

df.loc['2023-03-01':'2023-04-30']  # Label-based indexing
df.iloc[pd.date_range('2023-03-01', '2023-04-30', freq='D').index]  # Positional indexing

Lajur Tarikh Bukan sebagai Indeks

Jika lajur 'tarikh' bukan indeks, anda mempunyai dua pilihan:

1. Tukar Lajur Tarikh kepada Indeks: Anda boleh menukar lajur 'tarikh' kepada indeks buat sementara atau kekal, menjadikan akses data lebih mudah dan cekap.
2. Gunakan Pengindeksan Boolean: Anda boleh menggunakan operasi logik dan operator perbandingan untuk menapis baris berdasarkan nilai lajur 'tarikh':

df[(df['date'] >= '2023-03-01') & (df['date'] <= '2023-04-30')]

Perhatikan bahawa pengakses .ix ialah ditamatkan dan anda disyorkan untuk menggunakan .loc atau .iloc sebaliknya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menapis Pandas DataFrames mengikut Julat Tarikh untuk Dua Bulan Seterusnya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!